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第1章 绪论1

1.1 智能感知的中文信息处理研究1

1.2 研究背景2

1.3 研究内容3

1.4 本书的组织结构4

第2章 汉语框架网络工程的构建5

2.1 汉语框架网络工程的背景5

2.1.1 框架语义学5

2.1.2 FrameNet工程6

2.1.3 FrameNet与WordNet的比较7

2.1.4 FrameNet与PropBank的比较8

2.1.5 其他语种的FN研究9

2.2 汉语框架网络工程的构建10

2.2.1 CFN的语义描述体系11

2.2.2 汉语框架网络知识库管理系统14

2.3 句法语义角色自动标注研究20

2.3.1 浅层语义分析21

2.3.2 CFN的句法语义分析任务23

2.3.3 层叠条件随机场模型25

2.3.4 条件随机场工具包及参数设定27

2.3.5 评测标准33

2.3.6 标注实验及结果分析33

2.4 本章小结37

第3章 中文阅读理解语料库的构建39

3.1 阅读理解研究背景及意义39

3.1.1 阅读理解任务描述及研究背景39

3.1.2 阅读理解的特点及其与问题回答的区别46

3.1.3 中文阅读理解研究存在的问题47

3.2 阅读理解语料库的现状47

3.2.1 Remedia语料库48

3.2.2 CBC4Kids语料库48

3.2.3 BRCC语料库48

3.3 中文阅读理解语料库的构建48

3.3.1 语料选材49

3.3.2 句子切分50

3.3.3 编写问句、标注答案句50

3.4 基础构建技术52

3.4.1 指称指代关系标注52

3.4.2 词法分析53

3.4.3 语料库的目标词索引55

3.5 句法语义角色标注56

3.5.1 CRCC文本中的目标词选定56

3.5.2 基于CFN标注属于同一框架的目标词元所在句子56

3.5.3 基于CFN标注属于不同框架的同一目标词元所在句子57

3.5.4 基于CFN标注有多个目标词的句子57

3.5.5 CRCC正文标注总结58

3.5.6 CRCC问句标注总结59

3.6 本章小结60

第4章 最大熵模型62

4.1 最大熵原理概述62

4.2 最大熵模型64

4.3 参数估计68

4.3.1 IIS算法69

4.3.2 L-BFGS算法73

4.4 本章小结74

第5章 中文阅读理解问答系统75

5.1 阅读理解问答系统研究现状75

5.2 最大熵模型的特征表示82

5.2.1 词层面的特征82

5.2.2 句法层面的特征83

5.3 中文阅读理解问答系统流程85

5.4 实验结果及性能分析86

5.4.1 训练／测试集的选取86

5.4.2 系统评价方法87

5.4.3 训练和测试88

5.5 本章小结90

第6章 总结91

6.1 本书总结91

6.2 本书的意义93

附录A 框架示例95

附录B 词元“增加”的标注句子示例104

附录C 标注CRCC中的目标词所用到的73个中文框架的框架名107

附录D 目标词所支配成分的通用非核心FEs、PTs、GFs表108

参考文献109